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原创 一个用于输出本计算机Python版本、TensorFlow-GPU安装对应cuda和cudnn版本的脚本

超实用的一个脚本,Windows系统安装TensorFlow-GPU时再也不用发愁cuda和cudnn的版本问题了# Copyright 2015 The TensorFlow Authors. All Rights Reserved.## Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");# you may no...

2018-11-19 16:25:11 562

原创 将caltech数据集转换成VOC格式

目的:将Caltech行人数据集转换为Pascal VOC格式参考来源https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/7337077.html 但是这里面的代码有一些问题,我在其中修改了一些 操作步骤如下:将下载好的caltech pedestrian dataset解压,数据集下载地址,并按如下格式存放:(最好是按照下图的格式存放,不然容易报错)        ...

2018-11-11 12:37:52 4196 15

原创 Tensorflow object detection API--修改visualization_utils文件,裁剪并保存bounding box部分

任务描述:用API检测出来的结果是一整张图片,想要把检测出的bounding box部分单独截取出来并保存

2018-10-02 17:33:39 2489

原创 谷歌Object Detection API(实物检测模型库)安装过程踩过的坑

    在一个状态极佳的夜晚,终于将惦记了好几个月的object detection API装好了,主要安装步骤参考了这个博客 ,手动比心❤ 但是在安装过程中还是遇到了不少该博客中没有提到的问题,希望记录下来,给自己日后参考,也希望能为有需要的人提供绵薄之力。1. 开发环境操作系统:windows 10  64位内存:8GGPU:Nvidia  GTX 1070Tensorflow: 1.42. ...

2018-05-24 10:36:34 2109

原创 微表情识别PaperWeekly | The implication of spatial temporal changes on facial micro-expression analysis

The implication of spatial temporal changes on facial micro-expression analysis论文出发点数据集(dataset)选择特征类型(feature types)分类(classification)测评(evaluation)方法论文出发点当前微表情识别的SOTA方法准确率都还不如人意,很难落地实际应用。这篇论文提供一种...

2019-12-07 13:57:27 877

原创 #数据科学家访谈录系列#之均方根差无法解决所有社会难题

#数据科学家访谈录-均方误差无法解决所有社会难题作者介绍写代码与讲故事均方误差根无法解决所有社会难题在社会科学与数据科学的交叉领域工作是什么体验工作之后又读研的经历带来不一样的视野如何挑选数据科学工作的使用工具纽约市的数据生态社会科学与计算机科学之间的跨领域研究*这个系列摘自《数据科学家访谈录》,此书选取世界知名的25位数据科学家进行了深度访谈,看过之后觉得对于数据科学乃至计算机专业领域的学生很...

2019-08-04 00:49:59 233

原创 keras问题:Failed to import pydot. You must install pydot and graphviz for `pydotprint` to work.

试过网上各种方法,如这篇文章提到的方法,https://blog.csdn.net/darren2015zdc/article/details/75012508,手动下载并添加到环境变量也做了,但是还是会报错,然后尝试:conda install graphviz可以解决。所以,不要用 pip install graphviz(windows 下运行conda install...

2018-12-23 22:54:19 497

原创 Repulsion Loss: Detecting Pedestrians in a Crowd代码分析

loss部分的TensorFlow版本:https://github.com/JegernOUTT/repulsion_losspytorch版本:https://github.com/bailvwangzi/repulsion_loss_ssd 未完待续

2018-11-24 16:37:16 1586

原创 行人检测论文阅读--《Bi-box Regression for Pedestrian Detection and Occlusion Estimation》

论文地址:https://cse.buffalo.edu/~jsyuan/papers/2018/Bi-box%20Regression%20for%20Pedestrian%20Detection.pdf这篇论文被2018 ECCV 收录 一、文章出发点:针对行人遮挡问题(occlusions),提出一种新颖的行人检测和遮挡估计的方法,通过回归两个bounding boxes分别...

2018-11-16 21:28:55 3543 1

原创 ModuleNotFoundError: No module named 'pycocotools'

问题描述:在TensorFlow object detection api 下执行eval. py ,会报错:ModuleNotFoundError: No module named 'pycocotools'解决方案:D:\models\research\object_detection>pip install git+https://github.com/philferriere...

2018-11-09 20:49:48 2236

原创 fd = open(PATH_OUTPUT, 'w') Permission denied

错误原因: PATH_OUTPUT是个目录,应该要具体到文件名最初我的 PATH_OUTPUT是C:\models\research\object_detection\data\output_json希望写入一个result_annos.json 文件,那么我的PATH_OUTPUT就应该是C:\models\research\object_detection\data\output_json...

2018-11-06 11:25:53 530

原创 Tensorflow Object Detection API之MaskRCNN-数据处理篇

TensorFlow官网介绍:Run an Instance Segmentation Model要求将数据处理为PNG Instance Segmentation Masks格式以下部分为处理单张Mask图片的方式:from PIL import Image, ImageDrawimport ioimport numpy as npmask = Image.open('1a22ac5...

2018-10-30 23:21:29 796 1

原创 数据集制作之xml文件转化为csv

# -*- coding: utf-8 -*-"""将文件夹内所有XML文件的信息记录到CSV文件中"""import osimport globimport pandas as pdimport xml.etree.ElementTree as ETos.chdir('C:\workspace\VOC2007_pedestrian_

2018-10-29 11:00:03 2448

原创 数据集制作之txt转xml

问题描述:现有images图片,txt文件包含四种类别bounding box 坐标,需要将txt中两种类别坐标提取出来并转化成xml文件。images文件夹中有18184张图片,txt文件夹中只有16907个txt文件(即有一千多张图片是没有标注的,需要将这些图片删除)# ! /usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-import os, sysi...

2018-10-29 10:05:41 5534 3

原创 PACAL VOC数据集格式的相关问题

获取指定像素值的坐标 image_path = 'C:\\Users\\Yeh Chih-En\\Desktop\\test_images\\0bb0672f1afd6baaf94c516bcfb7dfae.png' image = Image.open(image_path) im_width, im_height = image.size count = 0...

2018-10-03 10:46:31 469

原创 制作PASCAL VOC格式的检测数据集,生成trainval.txt, train.txt, val.txt, test.txt文件

import osimport random xmlfilepath=r'C:\Users\Yeh Chih-En\Desktop\VOC\Annotations'saveBasePath=r"C:\Users\Yeh Chih-En\Desktop\VOC" trainval_percent=0.8train_percent=0.7total_xml = os.listdir(...

2018-10-02 22:50:07 3497 1

原创 制作PASCAL VOC格式的分割数据集,生成trainval.txt, train.txt, val.txt文件

import osimport random filepath=r'C:\models\research\deeplab\datasets\Headshoulder_dataset\dataset\JPEGImages'saveBasePath=r"C:\models\research\deeplab\datasets\Headshoulder_dataset\dataset" tr...

2018-10-02 22:48:11 1517 1

原创 nrrd格式用Python读取并保存为png图片

安装pynrrdpip install pynrrdpip install git+https://github.com/mhe/pynrrd.gitcd pynrrdpip install .如果报错了,则输入python setup.py install注意:如果是Mac系统,可能会报错,需要输入:sudo python setup.py install试验 imp...

2018-10-02 17:34:09 9117 3

原创 Tensorflow Object Detection API 训练Faster RCNN遇到的问题

在使用框架ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17训练自己的数据集成功之后,我想要试试在Faster RCNN框架上训练自己数据集。流程与使用SSD大致相同数据集生成train.record和test.record然后在training文件夹下创建faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco.config, 下载地址 ...

2018-06-24 10:55:11 3333

原创 Check failed: stream->parent()->GetConvolveAlgorithms( conv_parameters.ShouldIncludeWinogradNonfused

在使用TensorFlow-gpu 过程中经常出现的一个看似很吓人的错误Checkfailed:stream->parent()->GetConvolveAlgorithms( conv_parameters.ShouldIncludeWinogradNonfused`问题分析: 查阅之后发现可能是cudnn版本问题,醉醉的,不知道为什么它的版本兼容性老是有问题;另一...

2018-05-28 09:00:11 5814 2

原创 L1,L2 正则化与过拟合问题

参考:    http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44261657               https://blog.csdn.net/chaowang1994/article/details/80388990目录:1. 过拟合2. 正则化(1)L1和L2是什么  (2) L1, L2在TensorFlow中是...

2017-09-13 20:10:58 1036

Digital Communications.pdf

Digital Communications is a classic book in the area that is designed to be used as a senior or graduate level text. The text is flexible and can easily be used in a one semester course or there is enough depth to cover two semesters. Its comprehensive nature makes it a great book for students to keep for reference in their professional careers. This all-inclusive guide delivers an outstanding introduction to the analysis and design of digital communication systems. Includes expert coverage of new topics: Turbocodes, Turboequalization, Antenna Arrays, Digital Cellular Systems, and Iterative Detection. Convenient, sequential organization begins with a look at the history and classification of channel models and builds from there.

2019-09-21

空空如也

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